Una parte significativa de las empresas sigue teniendo dificultades para demostrar un retorno de inversión (ROI) claro de sus iniciativas de IA, pero algunas organizaciones —desde una administradora de beneficios hasta una pequeña agencia de publicidad y una universidad importante— han encontrado áreas donde la tecnología genera mejoras de productividad e incluso crecimiento de ingresos. Sus experiencias ilustran cómo la IA está cambiando la ecuación del ROI y qué se requiere para medir el valor que aporta.

Un éxito temprano en reclutamiento

Como muchas empresas, Alight Solutions, una administradora de beneficios, ha estado buscando formas en que la IA pudiera mejorar sus operaciones y sus resultados. Aunque no es una tecnología nueva para la empresa, Alight comenzó a evaluar en 2025 un tipo diferente de herramienta de IA. En septiembre de ese año, Alight se convirtió en usuario beta de un agente de reclutamiento con detección de fraude de Phenom, un proveedor de tecnología de RR.HH., para ver si el agente podía ayudar a identificar candidatos fraudulentos en las primeras etapas del proceso de reclutamiento.

No tuvo que esperar mucho para ver resultados. Durante el proceso de prueba, el agente identificó a un candidato que se postuló dos veces para una vacante, usando un nombre y una dirección de correo electrónico diferentes en cada ocasión.

"Incluso con solo detectar a esa persona que finalmente no contratamos, fue suficiente para decir: 'Esto va a funcionar para nosotros'", dijo Julie Eagy, gerente de operaciones de adquisición de talento en Alight.

Si bien el agente mostró dónde podría ayudar a ahorrar dinero a la empresa —especialmente si podía evitar que Alight pagara por una verificación de antecedentes innecesaria—, Eagy dijo que el mayor valor es el ahorro de tiempo.

Alight ofrece un ejemplo de lo complicado que puede ser medir el retorno de las inversiones en IA. Para muchas empresas, el retorno de invertir en herramientas de IA podría no ser una ganancia monetaria, sino mejoras de productividad o la capacidad de que el agente de IA aporte una pieza faltante dentro de su organización.

Esa falta de claridad ha llevado a algunas empresas a abandonar ciertas iniciativas. Un franquiciado de Pizza Hut, por ejemplo, demandó a la franquicia en mayo, alegando que una plataforma de gestión de entregas IA era contraintuitiva y le costó millones de dólares en lugar de generar algún tipo de ahorro.

A pesar de los resultados mixtos de la IA, las empresas han seguido avanzando con la tecnología, a menudo apoyándose en la productividad como métrica. Mientras tanto, algunas pequeñas empresas, incluidas las pymes, han podido rastrear ganancias monetarias y retornos de sus proyectos de IA.

Una situación complicada

La realidad para las empresas es que el ROI de la IA puede ser matizado e incluso opaco, según Arun Chandrasekaran, analista de Gartner.

"Es una discusión muy compleja", dijo Chandrasekaran. "En términos generales, yo diría que muchos clientes todavía luchan por articular un valor comercial claro de la IA".

Dominios como la ingeniería de software, la atención al cliente y las operaciones de back-office en finanzas o RR.HH. han podido automatizar tareas centrales, lo que ha generado mejoras de productividad, pero las empresas tienen dificultades para vincular eso con un valor comercial tangible, como el crecimiento de ingresos o la reducción de costos, dijo Chandrasekaran.

"La alineación entre la mejora de productividad y esas métricas impulsadas por valor que les interesan a las empresas —eso sigue siendo un trabajo en proceso, yo diría, en muchas organizaciones", agregó.

La lucha puede ser más difícil según el tamaño de la organización. Para algunas pymes, establecer esa conexión ha demostrado ser la mejor manera de superar a la competencia y mantenerse adelante.

El valor comercial de OBI Creative

Uno de esos negocios es OBI Creative, una agencia de publicidad con 25 años de existencia, con sede en Omaha, Nebraska, y clientes que incluyen a TiVo y HD Radio. OBI Creative ha pasado los últimos años experimentando con herramientas de IA mientras busca hacer crecer el negocio.

"La IA agéntica se ha convertido en una gran oportunidad de eficiencia para nosotros para escalar algunas de nuestras ofertas de una industria a otra", dijo Mary Ann O'Brien, directora ejecutiva y fundadora de la empresa.

OBI Creative, que tiene menos de 50 empleados, construyó un par de herramientas de IA agéntica en busca de sus objetivos. Una herramienta monitorea el estado de los sitios web que su equipo digital construye y garantiza que estén actualizados. La agencia utilizó modelos, incluidos Gemma y Qwen, para programar prompts en la herramienta a fin de generar informes sobre el estado del sitio web, y también usó modelos GPT de OpenAI y modelos Claude de Anthropic para programar prompts en sus herramientas.

Otra herramienta permite al equipo creativo verificar si la campaña en la que trabaja se alinea con lo que el cliente desea.

"La construimos como un prototipo para ayudar con la alineación entre nuestro equipo de estrategia de marca y el equipo creativo, y luego se convirtió en algo que nuestros clientes querían usar, así que comenzamos a vendérsela/licenciársela", dijo O'Brien.

Agregó que el valor obtenido se ha convertido en mayores márgenes brutos para su agencia.

"No tenemos que volver al cliente cinco veces para hacer cambios", dijo.

Además, al usar herramientas de IA agéntica, la agencia "tendrá un crecimiento de al menos 20% interanual", dijo.

Con el crecimiento vienen gastos adicionales. "Definitivamente hemos visto un aumento en nuestros costos generales, pero rápidamente se ha equilibrado con algunas de las eficiencias", dijo O'Brien. Añadió que la agencia comenzó experimentando con modelos de IA que tenían costos fijos y ofrecían servicios de suscripción, lo que permite a sus empleados trabajar dentro de un presupuesto establecido.

Además de invertir en la tecnología, O'Brien dejó claro a los empleados que el uso de herramientas de IA agéntica y generativa no pondría en riesgo sus empleos. hecho, desafió a un empleado a convertirse en embajador de la eficiencia y a entregar los resultados como parte de su desempeño.

"Todavía hay personas en mi agencia que le tienen mucho miedo a las herramientas, así que se trata de que la gente se sienta cómoda y pueda confiar en que lo que tienen entre las orejas sigue siendo lo más valioso para nuestros clientes", dijo O'Brien. "Pero las herramientas están ahí, ¿por qué no usarlas?"

El enfoque de Cornell

Aunque la Universidad de Cornell no es una pyme, ha adoptado un enfoque multifacético para encontrar el ROI de sus inversiones en IA.

"Nos enfocamos en esta tecnología como una herramienta", dijo Ayham Boucher, jefe de innovaciones de IA de Cornell Information Technologies.

Desde el principio, Cornell permitió que los profesores accedieran a cualquier modelo frontera en un entorno seguro y privado, pero no obliga a usarlos. Utiliza Microsoft Azure, donde los usuarios pueden crear, administrar y desplegar sus agentes, así como herramientas para el usuario final que incluyen Microsoft Copilot y Claude Desktop.

El objetivo principal de la IA agéntica para Cornell, dijo Boucher, es su capacidad de ampliar las capacidades humanas.

"No somos criaturas supremas", dijo, refiriéndose a las capacidades humanas. "Tenemos memoria limitada. ... Hemos usado la tecnología para expandir lo que hacemos como humanos durante mucho tiempo, y la IA es solo una herramienta más y poderosa para expandir nuestras capacidades".

Agregó que Cornell tampoco se enfoca en medir el valor mediante el tokenmaxxing, la tendencia reciente de las organizaciones de medir parcialmente el desempeño de los empleados por la cantidad de tokens de modelos de IA que consumen.

"Nuestros resultados están alineados con la misión de la institución", dijo. En otras palabras, la universidad mide el valor por el número de estudiantes atendidos y el número de descubrimientos científicos realizados. Su departamento mide el valor apoyando esos esfuerzos en lugar de contar la cantidad de tokens quemados.

Algunas empresas han comenzado a experimentar con IA pero han encontrado poco tracción, o luchan por llevar un proyecto piloto de IA a producción. Según un informe de 2026 de Gartner, alrededor de la mitad de los proyectos de IA generativa fueron abandonados después de la prueba de concepto, por razones como la mala calidad de los datos, los costos crecientes o un valor comercial poco claro.

"Como desplegamos y comenzamos a construir con IA tan temprano, no caímos en la trampa del FOMO [miedo a quedarse fuera]", dijo Boucher. "No teníamos que hacerlo. Estamos adelante de la curva, lo que nos permite mantener un enfoque equilibrado. No estamos tratando de ponernos al día".

Una medida de valor

Para quienes intentan, experimentan y todavía no encuentran valor, podrían considerar una métrica diferente a los ingresos o la productividad, dijo Chandrasekaran de Gartner.

"Tenemos que vincular más métricas operativas con métricas más orientadas al valor", dijo. Por ejemplo, en ingeniería de software, la métrica no debería ser las líneas de código, sino la velocidad, como las nuevas funciones o capacidades que se entregan a una aplicación.

La reducción de costos o el crecimiento de ingresos pueden limitar la comprensión de una empresa sobre cómo la IA está generando valor, continuó Chandrasekaran.

En estos ejemplos, la medida relevante depende de la misión de la organización y del caso de uso: Alight enfatiza el tiempo ahorrado, OBI Creative ap a la eficiencia, los márgenes y el crecimiento, y Cornell mira a los estudiantes atendidos y los descubrimientos científicos. Eso hace que definir el resultado esperado antes de la implementación sea una parte importante de la evaluación de si un proyecto de IA está generando valor.

Para las empresas que no han podido lograr ROI, la clave podría ser primero establecer qué retorno se necesita de una aplicación seleccionada donde la IA generativa o la IA agéntica podrían ser útiles, dijo Chandrasekaran.

"No queremos implementar casos de uso y luego empezar a pensar en cómo vamos a medir el valor", dijo. "Si no podemos ver una línea de visión muy clara en términos de valor, ni siquiera perseguimos esos casos de uso".

Sin embargo, las empresas deben ser conscientes de que la aplicación que estén experimentando determinará cuánto tiempo toma pilotar un proyecto de IA.

"El período de ROI realmente depende del tipo de casos de uso que estés persiguiendo", dijo Chandrasekaran. "Generalmente diría que para el 80% de los casos de uso empresariales, quieres alcanzar un ROI dentro de un año".

El hecho de que el valor comercial siga siendo un desafío para el uso de la IA dentro de la empresa también sugiere que los proveedores todavía tienen trabajo por hacer, dijo.

"Los proveedores necesitan hacer un mejor trabajo no solo vendiendo tecnología, sino vendiendo resultados y vendiendo valor a las empresas", continuó. "Las empresas necesitan prepararse y hacer un mejor trabajo al liderar con el valor como métrica cuando eligen casos de uso, y ser muy implacables en cuanto a enfocarse en la materialización del valor para sus proyectos de IA".